О JobHire.AI

JobHire.AI создает вертикального AI-агента, который автоматизирует поиск работы для профессионалов. Мы помогаем тысячам пользователей получать собеседования, находя, адаптируя и подавая заявки на вакансии от их имени — масштабно и точно. Мы прибыльны, быстро растем и сейчас вступаем в фазу глубокой доработки продукта и органического роста за счет исключительного UX и воспринимаемой ценности.

📈 ~35% в месяц; входят в топ-1% по темпу роста 💰 Прибыльны с первого дня 👥 40 человек 🚀 Инвесторы: Deel Ventures, Daniel Gutenberg, Dave Waiser, Margulan Seisembayev и другие основатели единорогов.

Миссия

JobHire.AI — это персональный AI-агент для постоянного профессионального развития и счастья на работе.

О роли

Мы ищем высокоаналитичного и практичного старшего технического AI/ML-продакт-менеджера с глубокими знаниями в области машинного обучения, искусственного интеллекта и управления продуктами. Вы будете определять и создавать лучший в своем классе движок для поиска и подбора вакансий, который масштабируемо соединяет пользователей с наиболее подходящими для них ролями. Вы возьмете на себя стратегию, исследования и внедрение функций на базе ИИ, фокусируясь на системах подбора, ранжирования и персонализации. Идеальный кандидат — это предпринимательски мыслящий специалист с инженерным складом ума, способный создавать быстрые прототипы, принимать решительные решения на основе неполных данных и неустанно добиваться измеримых результатов.

Ключевые обязанности

• Стратегия и ответственность: Определяйте видение, стратегию и план развития для функций AI/ML продукта (JobHunt Engine). Полностью контролируйте жизненный цикл продукта от гипотезы до масштабированного воздействия, фокусируясь на бизнес-результатах, а не только на производительности моделей.
• Лидерство в ML-продукте: Преобразовывайте бизнес-проблемы в ML-гипотезы и решения. Работайте бок о бок с ML-инженерами и дата-сайентистами, определяя требования к данным, системы оценки (eval, RAG, агенты), мониторинг моделей и процессы поставки.
• Проверка гипотез и эксперименты: Проектируйте и проводите быстрые, прагматичные циклы валидации. Формулируйте четкие гипотезы (Проблема → Механизм → Эффект → Метрика), выбирайте правильный метод проверки (A/B-тест, теневая модель, поэтапный запуск) и принимайте обоснованные решения «да/нет» в условиях неопределенности. Будьте изобретательны и эффективны при ограниченных данных или инфраструктуре.
• Структурное решение проблем: Применяйте критическое мышление для декомпозиции сложных, неоднозначных проблем. Отсекайте шум, расставляйте приоритеты по-настоящему важному и в первую очередь создавайте простые, эффективные решения.
• Кросс-функциональное исполнение: Тесно сотрудничайте с командами разработки, Data Science и бизнес-командами. Четко доносите сложные ML-концепции и согласовывайте цели, компромиссы и прогресс со стейкхолдерами.

Ожидаемые результаты

Первые 3 месяца

• Установите базовые показатели покрытия рынка вакансий в США, включая компании, входящие в индекс NASDAQ-100.
• Увеличьте процент пользователей, успешно нашедших работу через платформу, на 50% за счет улучшений в логике подбора и релевантности вакансий.

Первые 6 месяцев

• Расширьте покрытие рынка вакансий в США, достигнув покрытия до 80% компаний из NASDAQ-100 и увеличив общее покрытие на 30%.
• Выпустите крупное обновление функции улучшения резюме.
• Увеличьте процент пользователей, успешно нашедших работу через нашу платформу, в 3 раза.

12 месяцев

• Дальнейшее расширение покрытия рынка вакансий в США, достигнув роста покрытия компаний из NASDAQ-100 на 50% по сравнению с базовым уровнем через 6 месяцев.
• Удвойте показатель успешности подбора, измеряемый как процент подобранных вакансий, одобренных пользователями как релевантные.
• Улучшите коэффициент конверсии «заявка → оффер» на 50%, напрямую влияя на ключевой бизнес-результат — успешное трудоустройство.

Требования

Технические знания и знания в ML:

• Глубокое понимание основ ML/LLM (NLP, рекомендательные системы и т.д.).
• Практический опыт создания и масштабирования функций на базе ИИ (подбор, ранжирование, персонализация).
• Практическое знание современных концепций AI/ML: системы оценки, RAG, агенты, мониторинг моделей.
• Способность определять потоки данных, метрики и рабочие процессы вместе с командами ML-инженеров.
• Будет плюсом: практический опыт в роли Data Scientist, Data Analyst или ML Engineer.

Разработка продукта:

• Более 5 лет опыта на позиции Product Manager, желательно в области с интенсивным использованием данных или на базе ML (опыт в HRTech будет большим преимуществом).
• Подтвержденная способность формулировать и строго тестировать продуктовые/ML-гипотезы с использованием статистических методов (A/B-тестирование, значимость, доверительные интервалы).
• Способность рассуждать о вероятности, причинно-следственных связях и ограничениях данных для принятия обоснованных решений.

Подход и мышление:

• Предпринимательский и практичный: Установка «Давайте это построим». Способность создавать быстрые прототипы и тестировать идеи без чрезмерного усложнения. Комфортно работать в режиме «строить из палок и клея», чтобы быстро учиться.
• Ориентированность на результат: Отвечает за бизнес-результат, а не только за модель ИИ. Прагматичен и готов упростить или закрыть функции, которые не приносят эффекта.
• Преуспевает в условиях неопределенности: Может ориентироваться в неопределенности, противоречивых результатах моделей и зашумленных данных. Структурно мыслит и способен внести ясность в сложные ситуации.

Коммуникация: Свободное владение английским и русским языками. Отличные навыки коммуникации как с техническими (инженеры, дата-сайентисты), так и с нетехническими стейкхолдерами.

Наш идеальный кандидат

• Одновременно думает о бизнес-метриках и метриках качества модели.
• Обладает мышлением супер-инженера в сочетании с предпринимательским подходом «сделай дело».
• Берет ответственность за конечный результат, а не только за модель ИИ.
• Не влюбляется в технологии, а остается сфокусированным на решении проблемы.
• Его первая реакция на идею — «Давайте построим и проверим это».

Наш процесс найма быстрый и простой:

• Вводный звонок с HR

• Собеседования с командой

• Продуктовый челлендж

• Проверка рекомендаций (у трех предыдущих руководителей)

• JobHire.AI — это миссионерская, самая быстрорастущая и прибыльная глобальная компания.

• Потрясающая возможность построить Job Hunt Engine, формируя будущее AI HRtech, карьеры и жизни людей.

• Блестящая команда сильнейших топ-специалистов уровня A из McKinsey, Nexters, Gett, Glovo.

• Удаленная работа — баланс работы и личной жизни.

• Конкурентоспособный пакет ($100–150 тыс. + доля в компании).

• 38 дней отдыха (отпуск + местные праздники) и оплачиваемый больничный.